¿Qué significa predecir un viaje?
Una predicción es una estimación cuidadosa sobre el futuro, basada en hechos del pasado. En un viaje queremos adivinar dos cosas: cuánta gente habrá en la carretera y cuánto durará el trayecto.
Un sistema de IA (inteligencia artificial) puede leer muchos más datos que una persona y notar pequeños patrones que a nosotros se nos escapan.
Datos: los hechos de los que aprende la IA
Los datos son un registro de hechos. Para el tráfico pueden ser:
- el número de coches que pasan por un contador cada hora,
- la velocidad de los móviles que se mueven por una carretera,
- el día de la semana, los festivos, el clima y el horario escolar,
- los accidentes y las obras.
Cuantos más datos de muchos días, mejor es la imagen. Unos datos erróneos o parciales dan una predicción equivocada.
Hallar un patrón y hacer la predicción
Un patrón es algo que se repite. El tráfico se repite cada día: mucho a eso de las 8 y las 18 h, tranquilo al mediodía.
La predicción más sencilla es la media de la misma hora en los días pasados. Por ejemplo, si en tres días pasados a las 8 hubo 90, 96 y 94 coches, la predicción para mañana es (90 + 96 + 94) ÷ 3 = 93 coches.
Una IA real usa muchas más pistas (clima, festivos, accidentes) y aprende cuánto importa cada una. A esto se le llama aprendizaje automático (machine learning).
De la predicción a un viaje mejor
Una predicción solo sirve cuando alguien actúa con ella.
- Salir antes o después para evitar el pico de la hora punta.
- Elegir otra carretera o tomar el tren.
- Los semáforos inteligentes dan más tiempo en verde a la calle que va a estar llena.
- Los autobuses añaden viajes extra antes de un gran evento.
Recuerda: una predicción puede fallar por un accidente o una lluvia repentina. Las buenas apps se actualizan con datos en vivo. Además, no deben compartir adónde viajas sin tu permiso.
Fórmulas y definiciones clave
- Predicción (simple) = media de la misma hora en los días pasados
- Media = suma de los valores ÷ número de valores
- Tiempo de viaje (en el 3D) = 20 × (1 + coches por hora ÷ 50) minutos
- Datos → Patrón → Predicción → Decisión
Ejemplos resueltos
1. Los coches contados a las 8 de la mañana en tres días pasados fueron 90, 96 y 94. Predice la cantidad para mañana a las 8.
Media = (90 + 96 + 94) ÷ 3 = 280 ÷ 3 = 93.3. Entonces predecimos unos 93 coches.
2. Usando tiempo de viaje = 20 × (1 + coches ÷ 50), halla el tiempo de viaje previsto cuando se esperan 100 coches por hora.
Coches ÷ 50 = 100 ÷ 50 = 2. Luego 1 + 2 = 3. Viaje = 20 × 3 = 60 minutos.
3. A las 8 la predicción es de 100 coches (60 min). A las 10 es de 25 coches. ¿Cuántos minutos se ahorran saliendo a las 10?
A las 10: 25 ÷ 50 = 0.5; 20 × 1.5 = 30 minutos. Ahorro = 60 − 30 = 30 minutos.
Errores comunes
- Pensar que una predicción siempre acierta. Es una buena estimación basada en patrones pasados y puede fallar.
- Usar los datos de un solo día. Ese día puede ser raro (un festivo o lluvia), así que usa muchos días.
- Confundir datos y patrón. Los datos son los números en bruto; el patrón es lo que se repite en ellos.
- Olvidar la privacidad. Los datos de viaje muestran adónde va la gente y hay que protegerlos.